信息检索 （IR） 和检索增强生成 （RAG） 仅在作为查询结果从数据库中检索的信息与查询及其应用程序相关时有效。
很多时候，查询返回语义相似的结果，但不会回答提出的问题。他们还可能返回不相关的材料，这可能会分散 LLM 对正确结果的注意力。
本课程讲授高级检索技术，以提高检索结果的相关性。
涵盖的技术包括：
查询扩展：扩展用户查询通过包含相关概念和关键字来改进信息检索。使用 LLM 使这种传统技术更加有效。另一种形式的扩展是 LLM 建议对查询的可能答案，然后将其包含在查询中。
跨编码器重新排名：重新排名检索结果以选择与您的查询最相关的结果，从而改善您的结果。
训练和利用嵌入适配器：添加适配器层以重塑嵌入可以通过强调与应用程序相关的元素来改进检索。